SMALL — крупный ритейлер повседневных товаров и готовой еды в Казахстане.

В нашей сети сегодня:

• более 160 магазинов

• тысячи сотрудников

• миллионы клиентов

• собственное производство готовой еды

В ближайшем будущем:

• служба доставки

• франшиза

• кратный рост числа магазинов

Сегодня мы — одна из самых динамичных ритейл-компаний Казахстана, создающая экосистему будущего.

Задачи:

• Обеспечение ключевой бизнес-цели: поддержка кратного роста компании в ближайшие 3 года и развитие новых направлений. Работа в условиях сверхбыстрой перестройки бизнеса.
• Участие в проекте глубокой трансформации и автоматизации HR-ландшафта крупного растущего ритейлера: построение интегрированной экосистемы HR-систем с ядром на 1С:ЗУП КОРП.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками (HR-департамент, расчётная бухгалтерия, отдел ПБ и ОТ) и техническими командами (магазины, производство, логистика, ИБ, коммуникации, DWH, e-com) для сбора требований, проектирования и внедрения ИТ-решений.
• Активная работа по выводу из эксплуатации legacy-систем и миграция данных.
• Применение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации бизнес-процессов в HR-домене.
• Разработка с нуля и внедрение методологии стратегического и тактического планирования персонала (Workforce & Strategic Planning) в масштабе всей компании, включая управленческий HR-учёт и отчётность.
• Проектирование процессов планирования численности, компетенций и ФОТ как части общего бюджетного цикла компании.
• Создание системы HR-аналитики и отчётности: от регламентированной отчётности до дашбордов по текучести, эффективности подбора, вовлечённости и затратам на персонал.
• Разработка методологии и требований для систем прогнозной аналитики (предсказание текучести, моделирование сценариев роста) с применением современных инструментов, включая ИИ.
• Методологическая поддержка анализа рынка труда и интеграции этих данных в стратегическое планирование.
• Консультирование и обучение топ-менеджмента и руководителей департаментов по вопросам планирования персонала; обоснование экономической ценности и ROI внедряемых процессов и инструментов.
• Определение ключевых метрик (KPI) эффективности использования трудовых ресурсов и формирование требований к системам их автоматического сбора и визуализации.

Требования:

• Опыт работы в компаниях численностью от 1 000 сотрудников, на крупных ИТ-проектах.
• Готовность работать в среде высокой неопределённости и быстрого изменения приоритетов; высокая нагрузка, регулярные переработки.
• Понимание или готовность быстро погрузиться в бизнес-процессы управления персоналом (HR-домен).
• Базовое понимание архитектуры и возможностей платформы 1С; крайне желателен опыт работы с 1С:ЗУП КОРП.
• Желателен опыт/интерес к ИИ-инструментам (LLM, RAG, предсказательное моделирование) для практического применения в бизнес-задачах.
• Способность быстро и самостоятельно осваивать новые технологии, домены и фреймворки.
• Готовность работать в смешанных технологических стеках (1С, JS, PHP, Python, Go).
• Понимание принципов обмена данными в сервисной архитектуре (backend for frontend, шины данных, HTTP REST, GraphQL, gRPC).
• Понимание основ проектного подхода к изменениям и управления рисками.
• Умение точно оценивать трудозатраты и отвечать за сроки.
• Опыт работы в роли бизнес-аналитика/методолога/консультанта в области стратегического управления персоналом, HR-аналитики или управления эффективностью.
• Глубокое понимание связи бизнес-стратегии, операционных планов и планирования трудовых ресурсов (workforce planning).
• Системное мышление и опыт построения комплексных управленческих процессов (планирование, бюджетирование) с нуля.
• Сильные навыки презентации и коммуникации с топ-менеджментом; умение аргументированно донести ценность и выгоду от внедрения планирования и аналитики.
• Знание КОРП-функционала 1С:ЗУП: финансовое планирование и управленческий учёт.
• Практический опыт работы с инструментами анализа данных (SQL, BI-системы — желательно Superset, Excel на продвинутом уровне) для построения аналитических моделей и отчётов.
• Опыт или сильный интерес к прогнозной аналитике и Data Science; понимание принципов применения ML/ИИ-моделей (классификация, регрессия) в бизнес-контексте, особенно для прогнозирования рисков (например, текучести).
• Знание основ экономики труда, понимание рыночных показателей и факторов, влияющих на стоимость персонала.
• Умение работать в условиях высокой неопределённости, формировать структуру «с нуля» и быть проводником изменений в управленческой культуре.